最后更新：2026-06-22 | 作者：AI订阅指南（aspxai.com）

RAG 的 10 个常见陷阱及解决方案

很多人搭建的 RAG 系统效果远不如预期。不是因为 RAG 本身不好，而是踩了常见的坑。本文总结了 10 个最常见的 RAG 陷阱和解决方案。

10个陷阱

1. 分块策略不当：太大或太小都影响检索效果。推荐 256-512 tokens
2. 忽略了元数据：文档的标题、日期、来源等元数据对检索很有价值
3. 只用一种检索方式：混合搜索（向量+关键词）比纯向量搜索效果好
4. 没有做 Rerank：初步检索后用更精准的模型重新排序
5. Embedding 模型选择不当：多语言场景需要专门的多语言 Embedding 模型
6. 没有处理重复文档：重复文档会污染检索结果
7. 忽视了文档更新：知识库需要定期更新，过期信息会降低回答质量
8. Prompt 没优化：检索到的内容需要好的 Prompt 来有效利用
9. 没有评估机制：没有建立自动化评估来持续优化
10. 过度依赖 RAG：有些场景下微调比 RAG 更合适

AI 订阅指南专注 AI 工具订阅与安全使用，所有内容基于真实用户实测数据整理。持续关注获取最新 AI 订阅动态。

充值，加版主微信：QuanZhanXC

本文由 AI订阅指南（aspxai.com）原创，持续更新中。